我抓取了Twitter数据,但没有使用Tweepy,我想为每个用户获取推文中使用的图像/视频数量。到目前为止,我拥有的是:推文URL:“https://twitter.com/user_screen_name/status/tweet_id,我还有user_id和推文(文本链接媒体)。 我想做的是检查推文是否包含视频,如果是,计算它,图像也是如此。我注意到推文中使用的链接以“…/t.co.开头。”
有哪些可能的方法来计算图像中非白色区域/灰色/黑色斑块的表面积?我尝试了来获取形状,在轮廓上迭代,并使用和求出总面积和周长,但结果似乎与图像无关。 我也尝试在轮廓之前添加一个精明的边缘检测,但似乎仍然不太好用。 只是一个额外的上下文,我想使用表面积作为一个ML模型的特性)。
时长:1h base:成都 方式:腾讯会议视频面 首先是做个自我介绍,问我学的什么语言,是在学校学的还是自学的,掌握这门语言的情况如何? 【Java基础部分】 • String类可不可以被继承?定义字符串一般用什么? • StringBuffer和StringBuilder用过没有?介绍一下 • 平时用Java一般用哪些类?我说一般用util下面的Map、List这些,面试官追问说集合用得比较多一
这是我今年提前批收到的第二个面试 base是广州(这里之后有故事 面试官是个声音很温柔的小哥哥,性格也很温柔,会耐心地听我巴拉巴拉瞎扯。。。 一面: 1.首先还是惯有的自我介绍。 2.然后打开了我投稿的论文,问了一些关于我论文的相关问题,之后会根据你做的领域做很多拓展性的问题。比如说我是做Transformer的,会问你对Transformer在目标检测和分割领域的发展有什么了解,对Transfo
1.自我介绍 说一下在中科院做的学术研究 说一下自己做深度学习算法的工作,有哪些创新 2.说一下在intel做的工作 对于算子的优化有哪些? 有没有写kernel?写了哪些kernel 具体怎么写的?怎么提高kernel的效率 3.基础知识 说一下transformer,multiheadselfattention的计算,以及它为什么要这样计算。 简化一下,attention机制和RNN相比有什么
这里是我的代码
我正在尝试创建以下图库: -一个大图像 -下面图库图像的缩略图 -大图像应在lightbox图库中单击后打开所有图像 我让lightbox画廊使用PhotoSwipe工作,当我点击大图像时,它就会触发。我也有缩略图在大图像下面的地方。我现在的问题是,当我单击其中一个缩略图时,我如何改变大图像?我见过很多例子(也是相当简单的例子),但在我的案例中似乎没有一个行得通。 下面是我为缩略图准备的代码: 我
问题内容: 我希望根据计算出的像素值绘制图像,以可视化某些数据。本质上,我希望采用彩色三元组的二维矩阵并将其渲染。 请注意,这不是图像处理,因为我既不变换现有图像也不做任何形式的全图像变换,它也不是矢量图形,因为我要渲染的图像没有预定的结构,我可能一次要产生一个像素的无定形斑点。 我现在需要渲染大约1kx1k像素的图像,但是可伸缩的东西会很有用。最终目标格式为PNG或任何其他无损格式。 目前,我一
从前有座山 山里有座庙 庙里有个老和尚和小和尚 老和尚对小和尚说: 从前有座山 返回1 从前有座山,山里有个庙,庙里有个和尚讲故事……这是一个古老的童谣,每个人都知道下面一句说了什么,但还要不厌其烦的说下去。犹如我们的人性,陷入一种循环,不可逃脱,无法自拔。 所以在我们现实生活中,很多时候也有所谓的重复性,而这种重复性用计算机解决的话,就能够省很多事情。 如果用一部电影来类比的话,那《盗梦空间》就
常见排序算法 稳定排序: 冒泡排序 — O(n²) 插入排序 — O(n²) 桶排序 — O(n); 需要 O(k) 额外空间 归并排序 — O(nlogn); 需要 O(n) 额外空间 二叉排序树排序 — O(n log n) 期望时间; O(n²)最坏时间; 需要 O(n) 额外空间 基数排序 — O(n·k); 需要 O(n) 额外空间 不稳定排序 选择排序 — O(n²) 希尔排序 — O
ASL 由于查找算法的主要运算是关键字的比较,所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数(平均查找长度)作为衡量一个查找算法效率的标准。ASL= ∑(n,i=1) Pi*Ci,其中n为元素个数,Pi是查找第i个元素的概率,一般为Pi=1/n,Ci是找到第i个元素所需比较的次数。 顺序查找 原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始逐个比较,直到找出与给定关键字相同的数为止,它的缺点是效率低下。时间复
算法介绍 K-Means又名为K均值算法,他是一个聚类算法,这里的K就是聚簇中心的个数,代表数据中存在多少数据簇。K-Means在聚类算法中算是非常简单的一个算法了。有点类似于KNN算法,都用到了距离矢量度量,用欧式距离作为小分类的标准。 算法步骤 (1)、设定数字k,从n个初始数据中随机的设置k个点为聚类中心点。 (2)、针对n个点的每个数据点,遍历计算到k个聚类中心点的距离,最后按照离哪个中心
参考资料:http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlg
4.2 多工程设置 Gradle 工程可以通过多工程配置依赖其他的Gradle工程 多工程配置通常把所有的工程作为根目录的子文件夹。 比如,下面的工程结构: MyProject/ app/ libraries/ lib1/ lib2/ 我们可以识别这三个工程。Gradle 会通过如下名字引用他们: :app :libraries:lib1 :libraries:lib2
硬件核心(Hardware Core) Controller(控制器) CPU AMD x86 x64 Intel x86 x64 MCU MCS-51 HCS12 AVR XMEGA ESP Coldfire ARM STM32 FreeScale K60 K40 PIC32 PIC12/14/16 TM4C123 TM4C129X Stellaris lm4f120 CC3200 Renesa